CN104515478A - 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统 - Google Patents
一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104515478A CN104515478A CN201410764521.4A CN201410764521A CN104515478A CN 104515478 A CN104515478 A CN 104515478A CN 201410764521 A CN201410764521 A CN 201410764521A CN 104515478 A CN104515478 A CN 104515478A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- range sensor
- axis
- measurement
- transversal
- section
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,包括以下步骤:1)配准:将设计模型所处的设计坐标系与工件实体所处的测量坐标系进行配准;2)路径规划:通过数据处理装置规划距离传感器在测量过程中的运动路径,以使工件实体上的被测区域一直处于距离传感器的测量范围内;3)自动测量:距离传感器对工件实体的正面区域和反面区域进行采样,得到工件实体的完整表面轮廓。本发明使用距离传感器作为测量终端,可以获得被测区域表面点的位置信息;同时配合三轴运动机构,能够实现工件实体的分区域测量,并最终将测量得到的局部范围的密集点云数据自动融合到同一坐标系下,实现工件的完整精密测量和工件实体的质检工作。
Description
技术领域
本发明属于精密测量领域,更具体地,涉及一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统。
背景技术
随着国内航空航天领域的大力发展,航空发动机叶片三维测量技术在航空航天、武器装备等领域有着越来越广泛的应用前景。
现代客机或军用喷气飞机的每个涡轮正常运作依赖于一千多个涡轮转子叶片和导向器叶片的无差错功能。在此类情况下,最高质量标准只能以微米为测量单位。因此,这些具有不规则表面形态的高度复杂组件具有非常严格的容差范围。
以航空航天叶片测量为例,目前在绝大多数国内企业中,仍然采用人工检测的方式进行叶片的测量,这种方法测量成本很高,且检测精度低。近年来,接触式三坐标法以及非接触式光学测量方法在航空叶片测量中得到了初步应用。接触式三坐标法是一种通用测量方法,通常用于规则物体形面的测量。当对诸如航空发动机叶片这种自由曲面形面进行质量检测时,接触式检查法无论是在时间还是在质量方面都无法达到所需标准:对单个涡轮叶片进行检测时,使用坐标测量机往往需要数个小时来完成检测,而且利用这种测量方法只能捕获目标几何结构中的独立点,无法实现叶片整体三维形貌的测量和叶片关键参数的分析。
非接触式光学测量方法则主要有飞行时间法和结构光法。飞行时间法(又称光切法)是采用线激光对自由曲面表面进行扫描,一次测量可以得到被测表面一条线的三维数据点,从而提高测量效率,但其测量精度低于航空叶片的精度检测要求。且航空发动机涡轮叶片表面可能已经经过锻造、 轧制或抛光,有些部分非常光亮,使用飞行时间法测量高反光物体表面时,物体表面的镜面反射会给测量结果造成很大影响。
结构光投影法在自由曲面测量过程当中也被运用到,采用结构光投影法测量速度比飞行时间法更快,一次测量可以得到投影区域内的三维数据点,但一方面结构光投影法测量精度比飞行时间法还要低,另一方面结构光投影法测量高反光性表面得到的测量数据精度也会受到影响。
综上所述:目前,接触式三坐标测量法、飞行时间法、结构光投影法各有优点,但均无法同时满足航空发动机叶片三维形貌测量高精度、高分辨率、高效率的要求。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统,该系统能够同时满足航空发动机叶片三维形貌测量高精度、高分辨率、高效率的要求。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,包括以下步骤:
1)配准:将设计模型所处的设计坐标系与工件实体所处的测量坐标系进行配准;
2)路径规划:通过数据处理装置规划距离传感器在测量过程中的运动路径,使工件实体上的被测区域一直处于距离传感器的测量范围内;
3)自动测量:距离传感器先对工件实体的正面区域进行采样,再将工件实体绕旋转工作台的旋转轴旋转180°使距离传感器对工件实体的反面区域进行采样,然后在数据处理装置中对反面区域的测量数据绕旋转工作台的旋转轴进行旋转变换从而得到工件实体的完整表面轮廓。
优选地,还包括路径规划前对旋转工件台的旋转轴的标定,标定过程如下:
A)工件实体通过工装安装在旋转工作台上,工装包括圆柱段和圆柱段 上的夹具段,数据处理装置通过距离传感器首先测量得到圆柱段表面的采样点集R1;
B)以固定角度旋转圆柱段,经过n次旋转之后圆柱段旋转360°回到初始位置;每旋转一次,进行一次采样;记圆柱段在第i次转动后距离传感器测量得到圆柱段表面的采样点集为Ri+1,其中i、n均为正整数,i≤n-1且n≥2;
C)在经过步骤A)和步骤B)的共n次测量后,应用最小二乘法,得到第i次测量时圆柱段的轴线方程为
其中i为正整数,i≤n且n≥2
令旋转工作台的旋转轴方程为
旋转工件台的旋转轴方程与n次测量计算所得圆柱段的轴线方程之间满足以下条件:
求解该线性优化问题可得到旋转工作台的旋转轴方程。
优选地,步骤2)中路径规划的具体过程如下:
2.1)将经过坐标系配准后的设计模型切分为若干个横截面,对于任一横截面,在其轮廓曲线上进行采样,得到采样点集;
2.2)将设计模型的全部采样点集划分为正面点集区域与反面点集区域,正面点集区域为朝向距离传感器的区域,反面点集区域为背离距离传感器的区域;
2.3)对设计模型的正面点集区域或反面点集区域分别进行测量,测量过程为测量完一横截面轮廓曲线上的一段截线后再测量相邻的下一条截线,计算距离传感器与工件实体之间应调整的距离,使工件实体位于距离传感 器的测量范围内。
优选地,步骤2.3)中,记距离传感器在测量过程中位于被测点前方距离d0处,记距离传感器景深范围为(dmin,dmax),景深范围中点为dmid=(dmin+dmax)/2,对于任一段截线的测量,令其采样点集为S={s0,s1,…,sn},其中n为正整数;令距离传感器运动路径点集M={m0,m1,…,mt},其中t为正整数,计算过程如下:
a)选择一横截面轮廓曲线的采样点集的一边缘点s0作为第1段截线的被测点起点,同时选择测量方向距离被测点s0处dmid处的m0作为距离传感器运动路径起点;选择s0的相邻下一点s1作为第1段截线的被测点终点,同时选择距离被测点s1处dmid处的m1作为距离传感器运动路径终点:
b)判断第1段截线被测点起点与被测点终点之间的采样点到距离传感器运动路径起点和距离传感器运动路径终点连线段在距离传感器测量方向上的距离是否符合景深要求,如果是,则执行(c);如果否,则执行(d);
c)更新该段截线的终点为当前截线终点的相邻下一点,并更新测头第1段运动路径的终点m1位置为更新后截线终点dmid的位置处,然后转到(b);
d)调整距离传感器运动路径终点在测量方向上的前后位置,以使截线起点与终点之间的采样点到距离传感器运动路径起点和终点连线段在测量方向上的距离符合景深要求,此时第1段截线的距离传感器运动路径计算完毕,被测截线起点为s0,被测截线起点为si,距离传感器运动起点为m0,距离传感器运动终点为m1;然后执行e);
e)若上一段截线的距离传感器运动路径计算完毕,则将上一段截线的距离传感器运动路径终点作为下一段截线的距离传感器运动路径起点,并按照上述算法计算这一段截线的测量运动路径起点与终点,直至整个距离传感器完整的运动路径计算完成。
优选地,步骤1)中的配准包括粗配准,所述粗配准的过程如下:通过 数据处理装置控制距离传感器测量工件实体表面局部区域点云数据集合P,并将其与设计模型三维数据进行对比,设计模型表面三维数据点集表示为Q;从工件实体的测量数据与设计模型的数据之间选择对应点,分别记为P0={p01,p02,…,p0n},Q0={q01,q02,…,q0n},其中n为正整数,应用奇异值分解算法得出设计坐标系到测量坐标系之间的初始对应关系为:
其中,R0为从设计坐标系到测量坐标系的旋转变换关系,t0为从设计坐标系到测量坐标系的坐标平移关系。
优选地,步骤1)中的配准还包括粗配准后的精配准,所述精配准的过程如下:在第i次迭代过程中,搜索计算Q中分别距离云数据集合P={p1,p2,…,pn}空间距离最近的对应点Qi={qi1,qi2,…,qin},其中i为正整数,i≤n,计算得到Qi到P的坐标变换关系:
在第n次迭代后,算法达到收敛,则设计坐标系到测量坐标系的变换关系可以表示为:
从而获得了设计坐标系与测量坐标系之间的线性变换关系。
一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统,包括
运动支撑平台;
三轴运动机构,安装在运动支撑平台上;
旋转工作台,安装在三轴运动机构上;
工装,安装在旋转工作台上,包括圆柱段及夹具段;
距离传感器,安装在三轴运动机构上,其与夹具段之间的距离能够通 过三轴运动机构的移动进行调整;
三轴伺服编码器,用于采集三轴运动机构位置信息;
运动控制通讯盒,用于控制三轴运动机构的运动及接收三轴伺服编码器与距离传感器反馈的工件实体的横截面轮廓曲线的采集点集信息;
数据处理装置,用于对采集点集进行处理,以得到工件实体的完整表面轮廓。
优选地,所述三轴运动机构包括X轴运动机构、Y轴运动机构和Z轴运动机构,X轴运动机构包括X轴伺服电机及由其驱动的X轴移动台,Y轴运动机构安装在X轴移动台上,Y轴运动机构包括Y轴伺服电机及由其驱动的Y轴移动台,旋转工作台安装在Y轴移动台上,Z轴运动机构包括Z轴伺服电机及由其驱动的Z轴移动台,所述距离传感器安装在Z轴移动台上,所述X轴伺服电机、Y轴伺服电机和Z轴伺服电机均与运动控制通讯盒相连,距离传感器发出的激光平行于Y轴,所述三轴伺服编码器用于采集X轴移动台、Y轴移动台及Z轴移动台的位置信息。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,由于使用距离传感器作为测量终端,配合精密三轴运动机构,可以获得工件表面被测点的精确位置信息,能够取得下列有益效果:
1)设计实现了一种两步坐标系配准算法用于坐标系之间的精确配准,根据坐标系配准结果自动计算,生成扫描路径以及自动路径规划算法以完成工件实体表面完整形貌的测量,测量精度和分辨率都很高;
2)基于测量终端的特点设计实现了一种精确旋转轴的位姿标定算法,该算法利用距离传感器采集得到的工件实体夹具的三维坐标,计算旋转轴的空间位置及姿态比较精确;
3)设计了一套非接触式高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统,该系统使用距离传感器作为测量终端,可以获得被测区域的表面点的位置信息;同时配合三轴运动机构,可以实现工件实体的分区域测量,并最终 将测量得到的局部范围的密集点云数据自动融合到同一坐标系下,实现工件的完整精密测量,以完成对工件实体的质检工作。
附图说明
图1为本发明的结构示意图;
图2为本发明中坐标系配准流程图;
图3为本发明中旋转工作台的旋转轴标定的流程图;
图4为本发明中路径规划的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示,一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统,包括运动支撑平台1;三轴运动机构2,安装在运动支撑平台1上;旋转工作台3,安装在三轴运动机构2上;工装4,安装在旋转工作台3上,包括圆柱段及夹具段;距离传感器5,安装在三轴运动机构2上,其与夹具段之间的距离能够通过三轴运动机构2的移动进行调整;三轴伺服编码器6,用于采集三轴运动机构2位置信息;运动控制通讯盒7,用于控制三轴运动机构2的运动及接收三轴伺服编码器6与距离传感器5反馈的工件实体的横截面轮廓曲线的采集点集信息;数据处理装置8,用于对采集点集进行处理,以得到工件实体的完整表面轮廓。
所述三轴运动机构2包括X轴运动机构21、Y轴运动机构22和Z轴运动机构23,X轴运动机构21包括X轴伺服电机211及由其驱动的X轴移动台,Y轴运动机构22安装在X轴移动台上,Y轴运动机构22包括Y轴伺服电机221及由其驱动的Y轴移动台,旋转工作台3安装在Y轴移动 台上,Z轴运动机构23包括Z轴伺服电机231及由其驱动的Z轴移动台232,所述距离传感器5安装在Z轴移动台232上,所述X轴伺服电机211、Y轴伺服电机221和Z轴伺服电机231均与运动控制通讯盒7相连,距离传感器5发出的激光平行于Y轴,三轴伺服编码器6包括X轴增量编码器、Y轴增量编码器和Z轴增量编码器,分别用于采集X轴移动台、Y轴移动台及Z轴移动台232的位置信息。
测量过程中,首先由数据处理装置8通过运动控制通讯盒7向距离传感器5发送信号,使距离传感器5开始工作并启动连续测量模式。同时,数据处理装置8向运动控制通讯盒7输入不同运动指令,指导运动控制卡控制三轴移动机构的运动。X轴增量编码器、Y轴增量编码器和Z轴增量编码器分别向运动控制通讯盒7发送当前运动支撑平台1位置信息,距离传感器5将实时测量结果发送至运动控制通讯盒7,以上所述三轴伺服编码器6反馈的数据与距离传感器5测量的数据均为实时数据。运动控制通讯盒7将采集的数据传送给数据处理装置8,数据处理装置8对采集的数据进行处理,计算生成工件实体的三维表面数据。
本系统为非接触式精密测量装置,使用距离传感器5作为测量终端用于获取被测表面点的精确位置信息,三轴运动机构2用于距离传感器5的运动控制。将本三维测量系统用于航空航天发动机涡轮叶片的检测当中来,将显著提高航空叶片的检测效率及检测精度,有助于对航空叶片进行质检。
本系统实现精细物体表面完整三维测量的关键技术之一是两步坐标系配准算法。在本发明中,坐标系配准指的是设计坐标系与测量坐标系之间线性变换关系的建立。坐标系配准对于实现工件实体的自动测量至关重要,传统配准方法通常根据工件实体的不同类型采用不同坐标系配准方法,但这些坐标系配准方法并不适用于航空发动机叶片这类自由曲面物体。针对这一问题,本系统结合所使用的距离传感器5的特点,设计并实现了一种两步坐标系配准算法,该算法将坐标系配准过程分为粗配准与精确配准两 部分,以完成自由曲面物体的精确坐标系配准。下面具体说明两步坐标系配准算法。
如图2所示,对于每一个工件实体,其设计模型是已知的。工件实体的设计模型处于设计坐标系,而距离传感器5位于三轴运动支撑平台1所构建的测量坐标系。
首先进行粗配准。在工件实体位于测量坐标系精确位置未知的情况下,手动调整距离传感器5至工件实体前合适位置,通过数据处理装置8控制距离传感器5按照既定程序在不改变距离传感器5的Y轴位置的情况测量工件实体表面局部区域点云数据集合P(工件实体可以沿X轴移动,距离传感器5可以沿Z轴移动),并将其与设计模型三维数据进行对比,设计模型表面三维数据点集合可表示为Q。从测量数据与设计模型数据之间选择对应点,分别记为P0={p01,p02,…,p0n},Q0={q01,q02,…,q0n},其中n为正整数。已知P0与Q0,应用奇异值分解算法可以求出设计坐标系到测量坐标系之间的初始对应关系为:
其中,R0代表从设计坐标系到测量坐标系的旋转变换关系,t0代表从设计坐标系到测量坐标系的坐标平移关系。在经过上述步骤之后,就建立起了从设计坐标系到测量坐标系的大致变换关系,此过程称为粗配准。
在粗配准之后,测量数据与设计模型的三维空间位置大致上匹配到了一起,因此设计坐标系到测量坐标系之间的精确对应关系可通过迭代最近点不断迭代最终精确确定,该算法步骤如下:
粗配准后刚体变换后的设计模型数据集合为Q。在第i次迭代过程中,搜索计算Qi中分别距离测量数据集P={p1,p2,…,pn}空间距离最近的对应点Qi={qi1,qi2,…,qin},计算得到Qi到P的坐标变换关系:
迭代算法的收敛条件(也可称为终止条件)共有三种:(1)迭代次数到达最大迭代次数;(2)前后两次变换关系的差别小于预设值;(3)测量点云数据到设计模型对应点之间的欧拉平方差之和小于临界值。
在第n次迭代后,算法达到收敛,则初始设计坐标系到测量坐标系的变换关系可以表示为:
这样就获得了设计坐标系与测量坐标系之间的线性变换关系,也即获取了工件实体所处测量坐标系的精确空间坐标,从而用于工件实体的自动测量规划。
坐标系精确配准完成后,还需要标定旋转轴的位姿。旋转工作台3的旋转轴在测量坐标系中空间位姿的标定是为了完成工件实体的完整测量。为了实现旋转轴的精确标定,在本系统中采用了一种类圆柱体的工装4,该工装4包括圆柱段和夹具段,一方面起着连接旋转工作台3与工件实体的作用,圆柱段固定在旋转工作台3上,夹具段则用于固定工件实体;另一方面是作为旋转轴标定工具使用,标定过程中主要使用圆柱段。
在理想情况下,圆柱段的轴线与旋转工作台3的旋转轴能够完全重合;然而实际装配后,圆柱段的轴线并不与旋转轴重合,而是存在一定的偏移与倾斜。因此,利用测量系统旋转轴空间姿态的标定精度直接影响测量结果的准确性,因此需要根据圆柱段的测量数据来对旋转工作台3的旋转轴的位置进行标定,得到旋转工作台3的旋转轴在测量坐标系中的方程。
对旋转工作台3的旋转轴的具体标定过程如图3所示,工件实体通过夹具段固定在旋转平台上,数据处理装置8首先测量得到圆柱段表面的三维形貌数据R1,然后控制旋转工作台3旋转固定角度再次测量得到夹具段的三维形貌数据R2,依此类推,每旋转一次进行一次采样,测量得到旋 转工作台3旋转不同角度下圆柱段表面数据R3,…,Rn,其中Rn是在第n-1次旋转时测量得到的数据。在旋转工作台3旋转n次后,共经过了n次测量,最后一次转到初始位置时不测量。满足旋转角度记圆柱段在第i次转动时距离传感器测量得到圆柱段表面的采样点集为Ri+1,其中i、n均为正整数,i≤n-1且n≥2;
分析第i次测量的数据Ri,其中i为正整数,可以应用最小二乘法精确计算出第i次测量时圆柱段的轴线方程为:
记所求旋转轴方程为
则所求旋转轴方程与n次测量所求圆柱面方程之间满足以下条件:
求解该线性优化问题可以得到旋转工作台3的旋转轴方程。
在进行了坐标系配准及旋转轴标定之后,可以利用设计模型来指导系统进行工件实体的自动测量,这一过程被称为路径规划。
由于距离传感器5测量范围的限制,工件实体在测量方向上与距离传感器5的距离往往超过了距离传感器5的测量范围,因此需要控制距离传感器5在测量过程中与工件实体的距离,以保证工件实体上的被测区域都处于测量范围内,这一距离的调整主要是通过三轴运动机构2上的Y轴移动台的移动来实现的,Y轴移动台沿着Y轴移动,可以调整距离传感器5与工件实体的距离。
路径规划的具体过程如下:
首先,将经过坐标系配准后的设计模型分为若干个横截面,对于任一横截面,在其轮廓曲线上进行均匀采样,得到采样点集。这些采样点集上 的点均匀分布在截面轮廓曲线上。
其次,根据采样点位于距离传感器5可测区域,将任一横截面轮廓曲线采样点集分为正面区域与反面区域,正面区域代表距离传感器5可以直接探测到的区域,反面区域为背离距离传感器5的不可直接探测到的区域,反面区域需要旋转后再进行测量。
最后,分别对正面区域和反面区域进行测量,并对反面区域的测量数据进行绕旋转工作台3的旋转轴的旋转变换,以得到工件实体完整表面轮廓。
另外,在对航空航天叶片进行测量时,还可以单独对其侧边缘进行测量,以使得测量结果更加精确。
如图4所示,为测量工件模型上的某一横截面上的轮廓曲线时的示意图,在对正面区域或反而区域进行测量的过程中,测量逻辑为测量完一条截线后测量相邻的下一条截线。图中501为单面区域任一截面轮廓曲线采样点集,502为距离传感器5运动路径,503代表距离传感器5距被测点距离,504代表被测点,505代表测量路径点。
距离传感器5在测量过程中位于被测点前方距离d0处,被测点位于距离传感器5测量景深范围内时,测量得到的数据是精确可信的。记距离传感器5景深范围为(dmin,dmax),景深范围中点为dmid=(dmin+dmax)/2。
对于任一条截线的测量,令其采样点集为S={s0,s1,…,sn},其中n为正整数;距离传感器5运动路径点集M={m0,m1,…,mt}为距离传感器5运动路径,其中t为正整数。计算过程如下,具体示意图如图4所示:
a)选择一横截面轮廓曲线的采样点集的一边缘点s0作为第1段截线的被测点起点,同时选择距离被测点s0处dmid处的m0作为距离传感器运动路径起点;选择s0的相邻下一点s1作为第1段截线的被测点终点,同时选择距离被测点s1处dmid处的m1作为距离传感器运动路径终点:
b)判断第1段截线被测点起点与被测点终点之间的采样点到距离传感 器运动路径起点和距离传感器运动路径终点连线段在距离传感器测量方向上的距离是否符合景深要求,如果是,则执行(c);如果否,则执行(d);
c)更新该段截线的测量终点为当前截线终点的相邻下一点,并更新测头第1段运动路径的终点m1为距离更新后的测量终点的dmid位置处,然后转到(b);
d)调整距离传感器运动路径终点在测量方向上的前后位置,以使截线起点与截线终点之间的采样点到距离传感器运动路径起点和距离传感器运动路径终点连线段在测量方向上的距离符合景深要求,此时第1段截线的距离传感器运动路径计算完毕,被测截线起点为s0,被测截线起点为si,距离传感器运动起点为m0,距离传感器运动终点为m1;然后执行e);
e)若上一段截线的距离传感器运动路径计算完毕,则将上一段截线的距离传感器运动路径终点作为下一段截线的距离传感器运动路径起点,并按照上述算法计算这一段截线的测量运动路径起点与终点,直至整个距离传感器完整的运动路径计算完成。
以上为单面任一截线测量路径点生成方法,计算单面区域(正面区域或反而区域)所有截线的测量路径点即可得到单面区域完整的测量路径。
自动测量开始后,首先测量得到正面区域数据,然后旋转工件实体180°,测量得到反面区域数据,再将反面区域数据旋转180°从而得到工件实体完整的表面数据。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)配准:将设计模型所处的设计坐标系与工件实体所处的测量坐标系进行配准;
2)路径规划:通过数据处理装置规划距离传感器在测量过程中的运动路径,使工件实体上的被测区域一直处于距离传感器的测量范围内;
3)自动测量:距离传感器先对工件实体的正面区域进行采样,再将工件实体绕旋转工作台的旋转轴旋转180°使距离传感器对工件实体的反面区域进行采样,然后在数据处理装置中对反面区域的测量数据绕旋转工作台的旋转轴进行旋转变换从而得到工件实体的完整表面轮廓。
2.根据权利要求1所述的一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,其特征在于:还包括路径规划前对旋转工件台的旋转轴的标定,标定过程如下:A)工件实体通过工装安装在旋转工作台上,工装包括圆柱段和圆柱段上的夹具段,数据处理装置通过距离传感器首先测量得到圆柱段表面的采样点集R1;
B)以固定角度旋转圆柱段,经过n次旋转之后圆柱段旋转360°回到初始位置;每旋转一次,进行一次采样;记圆柱段在第i次转动后距离传感器测量得到圆柱段表面的采样点集为Ri+1,其中i、n均为正整数,i≤n-1且n≥2;
C)在经过步骤A)和步骤B)的共n次测量后,应用最小二乘法,得到第i次测量时圆柱段的轴线方程为
令旋转工作台的旋转轴方程为
旋转工件台的旋转轴方程与n次测量计算所得圆柱段的轴线方程之间满足以下条件:
求解该线性优化问题可得到旋转工作台的旋转轴方程。
3.根据权利要求2所述的一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,其特征在于:步骤2)中路径规划的具体过程如下:
2.1)将经过坐标系配准后的设计模型切分为若干个横截面,对于任一横截面,在其轮廓曲线上进行采样,得到采样点集;
2.2)将设计模型的全部采样点集划分为正面点集区域与反面点集区域,正面点集区域为朝向距离传感器的区域,反面点集区域为背离距离传感器的区域;
2.3)对设计模型的正面点集区域或反面点集区域分别进行测量,测量过程为测量完一横截面轮廓曲线上的一段截线后再测量相邻的下一条截线,计算距离传感器与工件实体之间应调整的距离,使工件实体位于距离传感器的测量范围内。
4.根据权利要求3所述的一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,其特征在于:步骤2.3)中,记距离传感器在测量过程中位于被测点前方距离d0处,记距离传感器景深范围为(dmin,dmax),景深范围中点为dmid=(dmin+dmax)/2,对于任一段截线的测量,令其采样点集为S={s0,s1,...,sn},其中n为正整数;令距离传感器运动路径点集M={m0,m1,...,mt},其中t为正整数,计算过程如下:
a)选择一横截面轮廓曲线的采样点集的一边缘点s0作为第1段截线的被测点起点,同时选择测量方向距离被测点s0处dmid处的m0作为距离传感器运动路径起点;选择s0的相邻下一点s1作为第1段截线的被测点终点,同时选择距离被测点s1处dmid处的m1作为距离传感器运动路径终点:
b)判断第1段截线被测点起点与被测点终点之间的采样点到距离传感器运动路径起点和距离传感器运动路径终点连线段在距离传感器测量方向上的距离是否符合景深要求,如果是,则执行(c);如果否,则执行(d);
c)更新该段截线的终点为当前截线终点的相邻下一点,并更新测头第1段运动路径的终点m1位置为更新后截线终点dmid的位置处,然后转到(b);
d)调整距离传感器运动路径终点在测量方向上的前后位置,以使截线起点与终点之间的采样点到距离传感器运动路径起点和终点连线段在测量方向上的距离符合景深要求,此时第1段截线的距离传感器运动路径计算完毕,被测截线起点为s0,被测截线起点为si,距离传感器运动起点为m0,距离传感器运动终点为m1;然后执行e);
e)若上一段截线的距离传感器运动路径计算完毕,则将上一段截线的距离传感器运动路径终点作为下一段截线的距离传感器运动路径起点,并按照上述算法计算这一段截线的测量运动路径起点与终点,直至整个距离传感器完整的运动路径计算完成。
5.根据权利要求1所述的一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,其特征在于:步骤1)中的配准包括粗配准,所述粗配准的过程如下:通过数据处理装置控制距离传感器测量工件实体表面局部区域点云数据集合P,并将其与设计模型三维数据进行对比,设计模型表面三维数据点集表示为Q;从工件实体的测量数据与设计模型的数据之间选择对应点,分别记为P0={p01,p02,...,p0n},Q0={q01,q02,...,q0n},其中n为正整数,应用奇异值分解算法得出设计坐标系到测量坐标系之间的初始对应关系为:
其中,R0为从设计坐标系到测量坐标系的旋转变换关系,t0为从设计坐标系到测量坐标系的坐标平移关系。
6.根据权利要求5所述的一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法,其特征在于:步骤1)中的配准还包括粗配准后的精配准,所述精配准的过程如下:在第i次迭代过程中,搜索计算Q中分别距离云数据集合P={p1,p2,...,pn}空间距离最近的对应点Qi={qi1,qi2,...,qin},其中i为正整数,i≤n,计算得到Qi到P的坐标变换关系:
在第n次迭代后,算法达到收敛,则设计坐标系到测量坐标系的变换关系可以表示为:
从而获得了设计坐标系与测量坐标系之间的线性变换关系。
7.一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统,其特征在于:包括
运动支撑平台;
三轴运动机构,安装在运动支撑平台上;
旋转工作台,安装在三轴运动机构上;
工装,安装在旋转工作台上,包括圆柱段及夹具段;
距离传感器,安装在三轴运动机构上,其与夹具段之间的距离能够通过三轴运动机构的移动进行调整;
三轴伺服编码器,用于采集三轴运动机构位置信息;
运动控制通讯盒,用于控制三轴运动机构的运动及接收三轴伺服编码器与距离传感器反馈的工件实体的横截面轮廓曲线的采集点集信息;
数据处理装置,用于对采集点集进行处理,以得到工件实体的完整表面轮廓。
8.根据权利要求7所述的一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统,其特征在于:所述三轴运动机构包括X轴运动机构、Y轴运动机构和Z轴运动机构,X轴运动机构包括X轴伺服电机及由其驱动的X轴移动台,Y轴运动机构安装在X轴移动台上,Y轴运动机构包括Y轴伺服电机及由其驱动的Y轴移动台,旋转工作台安装在Y轴移动台上,Z轴运动机构包括Z轴伺服电机及由其驱动的Z轴移动台,所述距离传感器安装在Z轴移动台上,所述X轴伺服电机、Y轴伺服电机和Z轴伺服电机均与运动控制通讯盒相连,距离传感器发出的激光平行于Y轴,所述三轴伺服编码器用于采集X轴移动台、Y轴移动台及Z轴移动台的位置信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410764521.4A CN104515478B (zh) | 2014-12-11 | 2014-12-11 | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410764521.4A CN104515478B (zh) | 2014-12-11 | 2014-12-11 | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104515478A true CN104515478A (zh) | 2015-04-15 |
CN104515478B CN104515478B (zh) | 2017-08-01 |
Family
ID=52791146
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410764521.4A Active CN104515478B (zh) | 2014-12-11 | 2014-12-11 | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104515478B (zh) |
Cited By (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104848800A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-08-19 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于线激光扫描的多视角三维成像装置 |
CN104864811A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-08-26 | 吉林大学 | 一种叶片复杂曲面的原位测量方法 |
CN105043616A (zh) * | 2015-07-03 | 2015-11-11 | 珠海保税区摩天宇航空发动机维修有限公司 | 一种航空发动机叶片测量夹具 |
CN105180834A (zh) * | 2015-05-28 | 2015-12-23 | 华中科技大学 | 一种叶片进排气边三维非接触式测量装置 |
CN105526881A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-04-27 | 四川大学 | 基于三维光栅扫描的叶片自动化检测装置及其检测方法 |
CN105627923A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-01 | 黑龙江科技大学 | 一种基于激光测距的叶片稠密点云获取的扫描路径规划方法 |
CN105806251A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-27 | 西北工业大学 | 基于线激光传感器的四轴测量系统及其测量方法 |
CN105824237A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-08-03 | 西北工业大学 | 基于线激光传感器的自适应偏移控制方法 |
CN105890522A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-08-24 | 昆山杰士德精密工业有限公司 | 3d相机检测设备 |
CN106568391A (zh) * | 2016-07-14 | 2017-04-19 | 吉林大学 | 涡轮叶片超声无损检测系统 |
CN106643551A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-10 | 苏州笛卡测试技术有限公司 | 一种叶片形状快速扫描装置及方法 |
CN106643492A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-10 | 中国民航大学 | 一种航空发动机损伤叶片三维数字散斑造型方法 |
CN107159894A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-15 | 嘉兴学院 | 一种多模式的电流体动力学喷射成形设备及控制方法 |
CN107726997A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-02-23 | 无锡市计量测试院 | 一种四轴联动叶片激光测量机 |
CN107726974A (zh) * | 2017-09-15 | 2018-02-23 | 黑龙江科技大学 | 基于测距传感器的复杂曲面叶片迭代扫描测量方法 |
CN108036698A (zh) * | 2017-12-17 | 2018-05-15 | 北京工业大学 | 一种叶片型面精密测头系统 |
CN108120390A (zh) * | 2016-11-30 | 2018-06-05 | 财团法人工业技术研究院 | 测量设备及测量方法 |
CN108153235A (zh) * | 2018-01-02 | 2018-06-12 | 上海维宏电子科技股份有限公司 | 实现自动巡边定位的方法及相应的数控加工方法 |
CN108278979A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-07-13 | 华中科技大学 | 一种叶片原位接触式三维测量装置和方法 |
CN108458659A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-08-28 | 华中科技大学无锡研究院 | 一种叶片非接触式检测装置及方法 |
CN108469227A (zh) * | 2018-03-07 | 2018-08-31 | 广州曙迅自动化设备有限公司 | 一种新型数据化设计制造装置 |
CN108474653A (zh) * | 2016-01-20 | 2018-08-31 | 三菱电机株式会社 | 三维计测装置及其计测辅助处理方法 |
CN108844491A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-11-20 | 江南大学 | 一种航空叶片前后缘激光轮廓仪 |
CN108844459A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-11-20 | 华中科技大学无锡研究院 | 一种叶片数字化样板检测系统的标定方法及装置 |
CN108872399A (zh) * | 2018-08-08 | 2018-11-23 | 武汉工程大学 | 一种用于超声扫描显微镜的定位系统和方法 |
CN109186462A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-11 | 江南大学 | 一种激光高速测量机及测量方法 |
CN109323665A (zh) * | 2018-01-31 | 2019-02-12 | 黑龙江科技大学 | 一种线结构光驱动全息干涉的精密三维测量方法 |
CN109767497A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-17 | 杭州测质成科技有限公司 | 一种自动检测航空叶片表面质量的检测方法 |
CN111023992A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 四川大学 | 基于线结构光的截面曲线特征检测方法及其应用 |
CN111366097A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-03 | 大连理工大学 | 一种航空叶片榫头激光扫描测量机及测量方法 |
CN111400830A (zh) * | 2019-01-03 | 2020-07-10 | 上海狮迈科技有限公司 | 一种三维毛坯工件的加工校准方法及装置 |
CN111397514A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-07-10 | 华北科技学院 | 一种倾角误差控制方法 |
CN111504223A (zh) * | 2020-04-22 | 2020-08-07 | 荆亮 | 一种基于线激光传感器的叶片轮廓测量方法及装置和系统 |
CN112284290A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-29 | 湖南大学 | 一种航空发动机叶片机器人自主测量方法及系统 |
CN112595260A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-02 | 东莞市三姆森光电科技有限公司 | 自适应提取不规则弧面轮廓的方法、系统、存储介质及设备 |
CN113295092A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-24 | 华中科技大学 | 一种针对薄壁零件的线激光三维测量系统和方法 |
CN113465506A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-10-01 | 西安交通大学 | 一种航空发动机叶片全数据测量路径规划方法 |
CN113524038A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-22 | 北京理工大学 | 一种适用于机器人夹持叶片的在位叶型轮廓检测装置 |
CN114440957A (zh) * | 2020-11-05 | 2022-05-06 | 浙江舜宇智能光学技术有限公司 | 传感器融合标定设备及其方法 |
CN114910043A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-16 | 中国航发贵阳发动机设计研究所 | 一种航空发动机异型尾喷管出口截面面积测量方法 |
CN115752294A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种航空发动机大型复杂轴类三维表面轮廓测量方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1080817A (ja) * | 1996-09-05 | 1998-03-31 | Hitachi Ltd | 3次元曲面形状の加工方法及び加工装置 |
CN2755562Y (zh) * | 2004-12-11 | 2006-02-01 | 东方汽轮机厂 | 末级叶片型面位置和形状测量量具 |
CN101216296A (zh) * | 2008-01-11 | 2008-07-09 | 天津大学 | 双目视觉转轴标定方法 |
CN101363714A (zh) * | 2008-09-26 | 2009-02-11 | 浙江大学 | 一种机翼水平位姿测量与评估方法 |
CN102809364A (zh) * | 2012-07-09 | 2012-12-05 | 天津大学 | 一种确定复杂曲面轮廓度误差的方法 |
CN103307984A (zh) * | 2013-05-20 | 2013-09-18 | 华中科技大学 | 一种用于可调桨叶片的激光测量装置、系统及方法 |
CN204269086U (zh) * | 2014-12-11 | 2015-04-15 | 华中科技大学 | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统 |
-
2014
- 2014-12-11 CN CN201410764521.4A patent/CN104515478B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1080817A (ja) * | 1996-09-05 | 1998-03-31 | Hitachi Ltd | 3次元曲面形状の加工方法及び加工装置 |
CN2755562Y (zh) * | 2004-12-11 | 2006-02-01 | 东方汽轮机厂 | 末级叶片型面位置和形状测量量具 |
CN101216296A (zh) * | 2008-01-11 | 2008-07-09 | 天津大学 | 双目视觉转轴标定方法 |
CN101363714A (zh) * | 2008-09-26 | 2009-02-11 | 浙江大学 | 一种机翼水平位姿测量与评估方法 |
CN102809364A (zh) * | 2012-07-09 | 2012-12-05 | 天津大学 | 一种确定复杂曲面轮廓度误差的方法 |
CN103307984A (zh) * | 2013-05-20 | 2013-09-18 | 华中科技大学 | 一种用于可调桨叶片的激光测量装置、系统及方法 |
CN204269086U (zh) * | 2014-12-11 | 2015-04-15 | 华中科技大学 | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统 |
Cited By (66)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105180834A (zh) * | 2015-05-28 | 2015-12-23 | 华中科技大学 | 一种叶片进排气边三维非接触式测量装置 |
CN104864811B (zh) * | 2015-06-15 | 2017-06-16 | 吉林大学 | 一种叶片复杂曲面的原位测量方法 |
CN104864811A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-08-26 | 吉林大学 | 一种叶片复杂曲面的原位测量方法 |
CN104848800A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-08-19 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于线激光扫描的多视角三维成像装置 |
CN105043616A (zh) * | 2015-07-03 | 2015-11-11 | 珠海保税区摩天宇航空发动机维修有限公司 | 一种航空发动机叶片测量夹具 |
CN105526881A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-04-27 | 四川大学 | 基于三维光栅扫描的叶片自动化检测装置及其检测方法 |
CN105627923A (zh) * | 2016-01-08 | 2016-06-01 | 黑龙江科技大学 | 一种基于激光测距的叶片稠密点云获取的扫描路径规划方法 |
CN105627923B (zh) * | 2016-01-08 | 2017-10-20 | 黑龙江科技大学 | 一种基于激光测距的叶片稠密点云获取的扫描路径规划方法 |
CN108474653A (zh) * | 2016-01-20 | 2018-08-31 | 三菱电机株式会社 | 三维计测装置及其计测辅助处理方法 |
CN108474653B (zh) * | 2016-01-20 | 2020-03-20 | 三菱电机株式会社 | 三维计测装置及其计测辅助处理方法 |
CN105806251A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-27 | 西北工业大学 | 基于线激光传感器的四轴测量系统及其测量方法 |
CN105824237B (zh) * | 2016-03-11 | 2018-10-09 | 西北工业大学 | 基于线激光传感器的自适应偏移控制方法 |
CN105824237A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-08-03 | 西北工业大学 | 基于线激光传感器的自适应偏移控制方法 |
CN105890522A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-08-24 | 昆山杰士德精密工业有限公司 | 3d相机检测设备 |
CN106568391A (zh) * | 2016-07-14 | 2017-04-19 | 吉林大学 | 涡轮叶片超声无损检测系统 |
CN106643492B (zh) * | 2016-11-18 | 2018-11-02 | 中国民航大学 | 一种航空发动机损伤叶片三维数字散斑造型方法 |
CN106643492A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-10 | 中国民航大学 | 一种航空发动机损伤叶片三维数字散斑造型方法 |
US10495451B2 (en) | 2016-11-30 | 2019-12-03 | Industrial Technology Research Institute | Measuring equipment and measuring method |
CN108120390A (zh) * | 2016-11-30 | 2018-06-05 | 财团法人工业技术研究院 | 测量设备及测量方法 |
CN106643551B (zh) * | 2016-12-07 | 2019-07-30 | 苏州笛卡测试技术有限公司 | 一种叶片形状快速扫描装置及方法 |
CN106643551A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-10 | 苏州笛卡测试技术有限公司 | 一种叶片形状快速扫描装置及方法 |
CN107159894B (zh) * | 2017-07-05 | 2022-11-25 | 嘉兴学院 | 一种多模式的电流体动力学喷射成形设备及控制方法 |
CN107159894A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-15 | 嘉兴学院 | 一种多模式的电流体动力学喷射成形设备及控制方法 |
CN107726974A (zh) * | 2017-09-15 | 2018-02-23 | 黑龙江科技大学 | 基于测距传感器的复杂曲面叶片迭代扫描测量方法 |
CN107726974B (zh) * | 2017-09-15 | 2019-10-18 | 黑龙江科技大学 | 基于测距传感器的复杂曲面叶片迭代扫描测量方法 |
CN107726997A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-02-23 | 无锡市计量测试院 | 一种四轴联动叶片激光测量机 |
CN108036698B (zh) * | 2017-12-17 | 2019-06-28 | 北京工业大学 | 一种叶片型面精密测头系统 |
CN108036698A (zh) * | 2017-12-17 | 2018-05-15 | 北京工业大学 | 一种叶片型面精密测头系统 |
CN108153235A (zh) * | 2018-01-02 | 2018-06-12 | 上海维宏电子科技股份有限公司 | 实现自动巡边定位的方法及相应的数控加工方法 |
CN108278979B (zh) * | 2018-01-03 | 2019-10-08 | 华中科技大学 | 一种叶片原位接触式三维测量装置和方法 |
CN108278979A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-07-13 | 华中科技大学 | 一种叶片原位接触式三维测量装置和方法 |
CN109323665A (zh) * | 2018-01-31 | 2019-02-12 | 黑龙江科技大学 | 一种线结构光驱动全息干涉的精密三维测量方法 |
CN109323665B (zh) * | 2018-01-31 | 2020-03-27 | 黑龙江科技大学 | 一种线结构光驱动全息干涉的精密三维测量方法 |
CN108469227A (zh) * | 2018-03-07 | 2018-08-31 | 广州曙迅自动化设备有限公司 | 一种新型数据化设计制造装置 |
CN108844459A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-11-20 | 华中科技大学无锡研究院 | 一种叶片数字化样板检测系统的标定方法及装置 |
CN108844459B (zh) * | 2018-05-03 | 2020-07-03 | 华中科技大学无锡研究院 | 一种叶片数字化样板检测系统的标定方法及装置 |
CN108458659A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-08-28 | 华中科技大学无锡研究院 | 一种叶片非接触式检测装置及方法 |
CN108872399A (zh) * | 2018-08-08 | 2018-11-23 | 武汉工程大学 | 一种用于超声扫描显微镜的定位系统和方法 |
CN108872399B (zh) * | 2018-08-08 | 2023-12-26 | 武汉工程大学 | 一种用于超声扫描显微镜的定位系统和方法 |
CN109186462B (zh) * | 2018-08-10 | 2020-04-03 | 江南大学 | 一种激光高速测量机及测量方法 |
CN109186462A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-11 | 江南大学 | 一种激光高速测量机及测量方法 |
CN108844491A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-11-20 | 江南大学 | 一种航空叶片前后缘激光轮廓仪 |
CN109767497A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-17 | 杭州测质成科技有限公司 | 一种自动检测航空叶片表面质量的检测方法 |
CN109767497B (zh) * | 2018-12-21 | 2023-03-21 | 杭州测质成科技有限公司 | 一种自动检测航空叶片表面质量的检测方法 |
CN111400830B (zh) * | 2019-01-03 | 2023-07-11 | 西北工业大学太仓长三角研究院 | 一种三维毛坯工件的加工校准方法及装置 |
CN111400830A (zh) * | 2019-01-03 | 2020-07-10 | 上海狮迈科技有限公司 | 一种三维毛坯工件的加工校准方法及装置 |
CN111023992B (zh) * | 2019-12-25 | 2020-07-31 | 四川大学 | 基于线结构光的截面曲线特征检测方法及其应用 |
CN111023992A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 四川大学 | 基于线结构光的截面曲线特征检测方法及其应用 |
CN111366097A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-03 | 大连理工大学 | 一种航空叶片榫头激光扫描测量机及测量方法 |
CN111504223B (zh) * | 2020-04-22 | 2022-05-31 | 荆亮 | 一种基于线激光传感器的叶片轮廓测量方法及装置和系统 |
CN111504223A (zh) * | 2020-04-22 | 2020-08-07 | 荆亮 | 一种基于线激光传感器的叶片轮廓测量方法及装置和系统 |
CN111397514A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-07-10 | 华北科技学院 | 一种倾角误差控制方法 |
CN111397514B (zh) * | 2020-04-27 | 2022-08-02 | 华北科技学院 | 一种倾角误差控制方法 |
CN112284290B (zh) * | 2020-10-20 | 2021-09-28 | 湖南大学 | 一种航空发动机叶片机器人自主测量方法及系统 |
CN112284290A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-29 | 湖南大学 | 一种航空发动机叶片机器人自主测量方法及系统 |
CN114440957A (zh) * | 2020-11-05 | 2022-05-06 | 浙江舜宇智能光学技术有限公司 | 传感器融合标定设备及其方法 |
CN114440957B (zh) * | 2020-11-05 | 2024-06-07 | 浙江舜宇智能光学技术有限公司 | 传感器融合标定设备及其方法 |
CN112595260A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-02 | 东莞市三姆森光电科技有限公司 | 自适应提取不规则弧面轮廓的方法、系统、存储介质及设备 |
CN113295092A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-24 | 华中科技大学 | 一种针对薄壁零件的线激光三维测量系统和方法 |
CN113524038B (zh) * | 2021-06-18 | 2022-04-05 | 北京理工大学 | 一种适用于机器人夹持叶片的在位叶型轮廓检测装置 |
CN113524038A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-22 | 北京理工大学 | 一种适用于机器人夹持叶片的在位叶型轮廓检测装置 |
CN113465506A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-10-01 | 西安交通大学 | 一种航空发动机叶片全数据测量路径规划方法 |
CN114910043A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-16 | 中国航发贵阳发动机设计研究所 | 一种航空发动机异型尾喷管出口截面面积测量方法 |
CN114910043B (zh) * | 2022-05-27 | 2024-06-14 | 中国航发贵阳发动机设计研究所 | 一种航空发动机异型尾喷管出口截面面积测量方法 |
CN115752294A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种航空发动机大型复杂轴类三维表面轮廓测量方法 |
CN115752294B (zh) * | 2022-11-22 | 2024-01-23 | 哈尔滨工业大学 | 一种航空发动机大型复杂轴类三维表面轮廓测量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104515478B (zh) | 2017-08-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104515478A (zh) | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量方法和系统 | |
CN109900712B (zh) | 基于摄像测量的风电叶片机械故障在线检测系统及其方法 | |
CN109489580B (zh) | 一种航空发动机叶片表面加工的在机点云检测及补偿方法 | |
CN204269086U (zh) | 一种高精度的航空发动机叶片自动三维测量系统 | |
CN112325796A (zh) | 基于辅助定位多视角点云拼接的大型工件型面测量方法 | |
CN103878478B (zh) | 一种三维激光加工工件定位测量装置及其方法 | |
CN109990701A (zh) | 一种大型复杂曲面三维形貌机器人移动测量系统及方法 | |
CN105319449B (zh) | 基于无人机的天线近场测量方法 | |
CN107702651B (zh) | 基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法 | |
CN109163675B (zh) | 一种基于激光跟踪仪检测角摆轴位置精度的方法 | |
CN102198857B (zh) | 基于机器人和高度检测单元的飞机机翼水平评估方法 | |
CN109366503B (zh) | 基于移动式混联机器人的面向大型构件的加工工艺方法 | |
CN112614098B (zh) | 一种基于增强现实的毛坯定位与加工余量分析方法 | |
CN102607457A (zh) | 基于惯性导航技术的大尺寸三维形貌测量装置及方法 | |
CN114055255B (zh) | 一种基于实时点云的大型复杂构件表面打磨路径规划方法 | |
CN113155098A (zh) | 基于无人机多视角影像的既有铁路轨道线高精度三维重建方法 | |
CN102991724A (zh) | 利用工作空间测量定位系统进行飞机大部件对接的方法 | |
CN105447910A (zh) | 一种航空发动机压气机叶片叶尖缺损部位三维重建方法 | |
CN113375594B (zh) | 飞机蒙皮型面数字化检测方法 | |
WO2023142608A1 (zh) | 获得飞机面型的系统和方法 | |
CN110849331A (zh) | 基于三维点云数据库模型的单目视觉测量与地面试验方法 | |
CN111609847B (zh) | 一种面向薄板件的机器人拍照测量系统自动规划方法 | |
Peng et al. | Development of an integrated laser sensors based measurement system for large-scale components automated assembly application | |
CN109323665B (zh) | 一种线结构光驱动全息干涉的精密三维测量方法 | |
Xie et al. | Hand-eye calibration and its accuracy analysis in robotic grinding |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |